RAG 기반 AI 검색 엔진 인용률 극대화를 위한 GEO 전략 및 +115% 가시성 확보
GEO: How to Get Your Content Cited by AI Search Engines (With Data from the Princeton Study)
Retrieval과 Reasoning 사이의 Context Judgment 계층 도입을 통한 RAG 신뢰성 강화
Why RAG needs context judgment, not just better retrieval
AI Overviews의 정보 평면화로 인한 기술 검증 프로세스 붕괴와 리스크 분석
Buscadores sin resúmenes de IA: el caso técnico para volver a los enlaces
B2B SaaS 대상 3,352건의 인용 분석을 통한 GEO 유효성 검증
We Ran 3,000+ AI Prompts to Test GEO for B2B SaaS. Here's What We Found.
AI Mode 도입으로 인한 CTR 58% 급감 및 검색 패러다임의 전환
Google is cannibalizing the web to feed AI
7,200만 파운드 규모의 AI 기반 통합 경찰 접수 시스템 구축
Calling the cops just got extra AI as police seek to add tech to contact systems
Vector Index 제거와 Direct Corpus Interaction을 통한 Agentic Search 성능 극대화
Beyond Semantic Similarity
Manticore 23.0.0 bigram_index를 통한 모델명 Tokenization Mismatch 해결
How to Make xt850 Match xt 850
Human Taste 중심의 AI News Radar, Horizon 오픈소스 아키텍처 설계
I Built an Open Source AI News Radar Around Human Taste, Not Just AI Summaries
28,000명 규모 Copilot 도입을 통한 일일 26분 업무 효율 개선
Watch out UK taxpayers: 28,000 HMRC staffers just got an AI copilot
IDF 기반 토큰 스코어링과 다차원 도메인 설계를 통한 코드 검색 정밀도 최적화
Building coldstart: what broke, what held up
MCP 기반 40개 채널 라우팅을 통한 중국 특화 Deep Research 아키텍처
Chinese Deep Research With AI Agents
40개 채널 기반 MCP-Native 인프라 구축을 통한 Agent 검색 고도화
MCP-Native Search Tools Comparison
BM25 도입으로 API 비용 절감 및 응답 밀도 30-50% 향상
Why I used a 50-year-old algorithm instead of embeddings to cut Claude API token costs
문서 형태별 RAG 실패 패턴 분석을 통한 데이터 구조 맞춤형 설계 전략
RAG in Practice — Part 5: Build a RAG System in Practice
Knowledge Graph의 정보 손실 해결을 통한 LongMemEval-S 73% 달성
Why we ditched the knowledge graph approach for agent memory
NLP 기반 Patent Screening 자동화로 특허 분석 리소스 최적화
Automating Patent Risk Analysis for Amazon FBA Sellers
LLM 기반 학술 논문 분석 및 정형 데이터 합성 파이프라인 구축
How Archimedes Started: A Research Tool I Built for Myself
인덱스 크기가 같아도 검색 품질이 다른 이유, 6가지 핵심 변수 분석
Why Search Breaks in Production
연구진이 쿼리 벡터를 탐색 단계마다 동적으로 변형하는 Induced-Fit Retrieval을 통해 다중홉 검색 성능을 기존 정적 RAG 대비 14.3% 향상시켰다
Beyond Static RAG: Using 1958 Biochemistry to Beat Multi-Hop Retrieval by 14%